In einem interdisziplinären Team unterstützen wir den Einsatz und die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI), wobei wir den Blick auf menschliche, sozial, ökonomische und technische Faktoren vereinen.
Unsere Mission
Wir sind der Überzeugung, dass KI mehr als das Aufbereiten und Sammeln von Daten, die Anpassung und Adaption von Algorithmen und das Trainieren und Deployen von Modellen ist. KI wird vielfältige Bereiche unseres Lebens verändern – sei es die Medizin, die Industrie oder auch unsere öffentlichen Verwaltungen.
Technik ist dabei wichtig – aber nicht alles. Menschen werden mit KI interagieren, sie akzeptieren, ablehnen, ihr vertrauen oder ihr misstrauen. Die Bedeutung von KI geht weit über das Technische hinaus. Daher haben wir uns in einem interdisziplinären Team zusammengefunden, das Wissenschaftler*innen aus unterschiedlichen Bereichen verbindet:
- Data Science,
- Infrastruktur,
- Betriebswirtschaft und
- Software Engineering.
Wir wollen Einsatzgebiete für KI finden, den Einsatz von KI unterstützen und diesen erproben. Wir wollen Menschen im Auge behalten als Entwickler*innen und Nutzer*innen von KI. Wir wollen den Weg zum Einsatz von KI positiv gestalten, aber auch kritisch thematisieren.
Wir kennen uns beispielsweise in den Bereichen KI-Infrastrukturen, Text Analytics & Natural Language Processing, Bilderkennung und Zeitreihenanalyse und in Anwendungsdomänen wie Bildung, eHealth, Innovation, Industrie 4.0 und Netzwerke aus. Dazu stehen wir im engen fachlichen Austausch mit weiteren Kolleginnen und Kollegen, die sich in weiteren Domänen noch besser auskennen. Nur so kommen wir unserem Ziel von vertrauensvoller KI einen Schritt näher. Wir sind offen für neue (und bewährte) Herausforderungen. Zwar wollen wir für die Themen da sein, allerdings liegt uns insbesondere die Flensburger Region am Herzen.
Forschungsprojekte
- BI-F 2022: Business Intelligence 2022 – Stadtverwaltung Flensburg
- KI4FUAS
- KI4FUAS
- Digital-unterstützte-Prostatakrebsnachsorge
- KI-Anwendungszentrum (KIAZ)
- Optical Biopsy of Sinonasal Tumors using Confocal Laser Endomicroscopy: A Clinical and Deep Learning-based Assessment and Visualization
- Robust and Accurate Multi-Tumor, Multi-Species, Multi-Laboratory and Multi-Scanner Mitosis Detection with Large-Scale Datasets and Artificial Intelligence
Neuste Publikationen
2024
- Ganz, J. ., Ammeling, J. ., Jabari, S. ., Breininger, K. ., & Aubreville, M. . (2024). Re-identification from histopathology images. Medical Image Analysis, 103335. http://doi.org/10.1016/j.media.2024.103335 (Original work published 2024)
- Aubreville, M. ., Ganz, J. ., Ammeling, J. ., Rosbach, E. ., Gehrke, T. ., Scherzad, A. ., … Goncalves, M. . (2024). Prediction of tumor board procedural recommendations using large language models. European Archives of Oto-Rhino-Laryngology. http://doi.org/10.1007/s00405-024-08947-9 (Original work published 2024)
- Lübben, R. ., Gaikwad, N. B., Stefanović, Čedomir ., & Kosta, S. . (2024). QUIC(K) communication for GPU Virtualization in Edge Computing. In International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications. Paris: IEEE. (Original work published Oktober 2024)
Hochschulmeldungen
Veranstaltungen
Zur Zeit sind vom FLAIR keine Veranstaltungen geplant.
In Kürze Informieren wir Sie hier über unsere neusten Veranstaltungen.
Kontakt
Prof. Dr. rer. pol. Jan Gerken
Raum C 221
Telefon 0461/805 - 1471
Prof. Dr.-Ing. Ralf Lübben
Raum C 222
Telefon 0461/805-1461